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711.
多传感器监测飞机部件非线性退化评估 总被引:1,自引:0,他引:1
飞机部件一般采用多传感器进行状态监控,针对退化过程具有非线性特征的民机典型部件剩余寿命(RUL)预测及评估问题,首先建立了部件性能参数的一般非线性Wiener退化过程,推导出基于多传感器监测数据的剩余寿命预测框架和概率密度函数,随后利用状态空间模型进行隐退化状态估计并同时利用最大期望算法(EM)实现参数递推估计,最后形成了飞机部件多传感器监测下的剩余寿命非线性退化评估方法。通过数值仿真案例和民航发动机剩余寿命预测案例,对比线性退化模型和基于单一传感器监测数据的非线性退化模型,验证了所提方法在提高剩余寿命预测精度的有效性,可为飞机及其部件的剩余使用寿命预测和视情维护决策提供技术支撑。 相似文献
712.
基于机器学习的飞机动力装置运行可靠性 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究分析飞机的动力装置在执行飞行任务过程中的运行可靠性,针对运行可靠性影响因素的多维、耦合的特点,采用机器学习方法对动力装置运行可靠性的时变规律及其相关影响因素进行分析。提出了考虑动力装置的工作状态、飞机的运行外界条件、飞机的飞行状态3类因素分析动力装置实时运行状态下的时变可靠性方法;并基于飞机实际运行的快速存取记录器(QAR)数据,梳理了动力装置运行可靠性分析相关的3类因素、16个主要特征。结合飞机运行的时空关系,采用数据包络分析(DEA)方法对飞机动力装置的工作状态特性与性能裕度进行非参数分析,基于提取的QAR数据特征,采用随机森林、多变量神经网络回归算法,建立2种基于机器学习的动力装置运行可靠性分析模型。以B737-800机型为例,对一次北京至珠海的飞行任务的动力装置相关运行数据进行分析,对2种机器学习分析模型进行训练与测试研究。分析结果表明:对动力装置工作状态特性贡献度最大的特征依次为计算空速、飞行时间与飞行高度;对动力装置性能裕度贡献度最大的特征依次为动力装置工作状态特性、雷达气象与飞行时间。所采用的2种机器学习方法能较好反映动力装置运行过程的时变可靠性规律,可为动力装置的运行与特情处理提供参考。 相似文献
713.
为了解补燃循环液氧煤油发动机预燃室煤油离心喷嘴的动力学特性,开展了厚液膜敞口型离心喷嘴动力学响应特性试验研究。使用水为工作介质,通过改变喷嘴切向孔直径实现了旋流腔液膜厚度改变,通过脉动发生装置在喷嘴上游的供应管路上产生流量和压力振荡。使用脉动压力传感器记录了喷前压力的振荡特性,使用高速相机记录了旋流腔内流过程和喷注雾化的响应特性。研究发现:当扰动波较长时,旋流腔内液膜的厚度和喷嘴的喷雾角均周期性变化,厚液膜和薄液膜喷嘴内流过程对扰动波的动力学响应特性差别不大;随着扰动波长缩短,旋流腔内液膜局部"缩口","缩口"向下游传播并使喷雾过程出现Klystron效应;当扰动波较短时,相较于薄液膜喷嘴,厚液膜喷嘴旋流腔内流动过程对扰动波的耗散作用较弱,但厚液膜喷嘴的雾化过程对外加扰动始终不敏感。 相似文献
714.
通过对比噪声背景下短时傅里叶变换和短时分数阶傅里叶变换的时频分辨能力,进一步明确了短时分数阶傅里叶变换对频率时变信号的独特优势。研究了短时分数阶傅里叶变换的窗口滑动方式对瞬时频率估计的影响,可以发现:首先,在调频率较大或是变化剧烈时,短时分数阶傅里叶变换具有更好的鲁棒性;其次,在基于短时分数阶傅里叶变换的瞬时频率估计,实际应用中应主要采用以第一采样时刻作为估计值的逐点滑动方式。 相似文献
715.
为提高海杂波中慢速目标的检测性能,提出了一种基于IMF能量分布重构的目标检测技术。该算法对原始信号尖峰区域经经验模态分解后得到的固有模态函数进行分段数据重构,计算前端IMF分量与后端IMF分量的能量比,并将其输入非参量检测器中进行目标检测。研究表明,相比于海杂波单元,目标单元尖峰区域有更小的前后端IMF分量能量比,适用于慢速目标的检测。 相似文献
716.
基于近红外吸收光谱分析技术,采用1.57μm分布反馈式半导体激光器(DFB LD)作为光源,应用二次谐波检测技术,实现了CO气体的浓度检测,与中红外CO气体检测系统相比,系统的灵敏度和稳定性得到很大提高. 相似文献
717.
由于传统的滑油磨粒在线监测方法无法获取电荷分布位置信息,难以准确测量荷电颗粒数目及其携带的电荷量。为此,本文提出一种基于静电层析成像(Electrostatic tomography,EST)技术和深度学习算法的荷电颗粒检测方法。对EST传感器测量数据采用BP神经网络算法重建出测量截面上电荷的分布图像,采用卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)算法分析重建图像以识别荷电颗粒数目,将识别的颗粒数目和传感器测量数据组合成输入向量,通过1个多层前馈网络确定带电颗粒数目、感应电荷值与颗粒电荷量值之间的映射关系,得到准确的各颗粒的电荷量值。实验结果表明:混合神经网络模型对数据样本的测量误差为9%,可满足滑油监测对于准确性的要求。 相似文献
718.
719.
720.